Předmět: Metody umělé a výpočetní inteligence v řízení

« Zpět
Název předmětu Metody umělé a výpočetní inteligence v řízení
Kód předmětu FES/DMVIR
Organizační forma výuky Přednáška
Úroveň předmětu Doktorský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní a letní
Počet ECTS kreditů 10
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Olej Vladimír, prof. Ing. CSc.
Obsah předmětu
Umělá inteligence a výpočetní inteligence. Expertní systémy. Reprezentace znalostí. Příklad tvorby diagnostického expertního systému pomocí AND/OR grafů a produkčních pravidel. Práce s neurčitou informací, plausibilní inference, intenzionální přístup, extenzionální přístup, Bayesovska metoda, Dempster-Shaferova metoda, vícehodnotová logika. Syntéza a analýza rozhodovacích procesů s neurčitostí. Klasifikace a predikce ekonomických procesů pomocí fuzzy inferenčních systémů. Modely neurónových sítí, klasifikace a predikce. Evoluční stochastické optimalizační algoritmy. Neuro-fuzzy-genetické systémy.

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Cílem předmětu je získání vědomostí o návrhu modelů a jejich analýze v oblasti umělé a výpočetní inteligence a o možnostech jejich uplatnění v rozhodovacích a řídících procesech. Po absolvování předmětu by měl doktorand umět navrhovat báze znalostí znalostních a expertních systémů všeobecně (nebo i binárních nebo s neurčitostí) a používat metody výpočetní inteligence s cílem rozhodování a řízení.

Předpoklady
nespecifikováno

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Zpracování a úspěšné obhájení projektu z vybrané látky se zaměřením na písemnou práci ke státní doktorské zkoušce a doktorské dizertační práci. Všeobecný pohled doktoranda na metody umělé a výpočetní inteligence.
Doporučená literatura
  • GHOSH A., TSUTSUI S. Advances in Evolutionary Computing. Theory and Applications.. A Springer-Verlag Company, Germany, 2003.
  • KELEMEN J., LIDAY M. Expertné systémy pre prax.. SOFA, Bratislava, 1996.
  • KUNCHEVA L. I. Fuzzy Classifier Design.. A Springer Verlag Company, Germany, 2000.
  • KVASNIČKA V. a kol. Evolučné algoritmy.. STU, Bratislava, 2000.
  • Kvasnička V. a kol. Úvod do teórie neurónových sietí. 1997, IRIS Bratislava.. IRIS, Bratislava, 1997.
  • NILSSON N. J. Artificial Intelligence: A New Synthesis.. Morgan Kaufmann, 1998. ISBN 1558604677.
  • OLEJ V. Modelovanie ekonomických procesov na báze výpočtovej inteligencie.. Miloš Vognar - M&V, Hradec Králové, 2003. ISBN 80-903024-9-1.
  • RUSSEL S., NORVIG P. Artificial Intelligence. A Modern Approach.. Prentice Hall, Second Edition, New Jersey, 2003.
  • RUTKOWSKI L., KACPRZYK J. Advances in Soft Computing. Neural Networks and Soft Computing.. A Springer-Verlag Company, Germany, 2003.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Fakulta ekonomicko-správní Studijní plán (Verze): Management (2013) Kategorie: Ekonomie - Doporučený ročník:-, Doporučený semestr: -
Fakulta: Fakulta ekonomicko-správní Studijní plán (Verze): Management (2013) Kategorie: Ekonomie - Doporučený ročník:-, Doporučený semestr: -